Переосмысливаем финансовую аналитику

Наш путь от первых экспериментов с машинным обучением до создания системы, которая меняет подход к управлению корпоративными расходами

Как мы решаем задачи, которые другие считают невозможными

Три года назад мы столкнулись с проблемой, которая казалась неразрешимой — один наш клиент тратил 60 часов в месяц на ручную категоризацию расходов. Существующие решения показывали точность около 40%, что было совершенно неприемлемо.

Вместо того чтобы улучшать готовые алгоритмы, мы решили построить систему с нуля. Изучили 2.3 миллиона транзакций казахстанских компаний, выявили 847 уникальных паттернов в описаниях платежей и создали собственную модель обработки естественного языка.

Результат превзошел ожидания — точность категоризации достигла 94.7%, а время обработки сократилось с часов до секунд. Сегодня эта система обрабатывает более 15,000 транзакций ежедневно.

Технологии, рожденные из необходимости

Каждое наше решение появилось в ответ на конкретную проблему реальных компаний

Адаптивное обучение модели

Когда компания "Астана Логистик" начала работать с новыми поставщиками, наша система автоматически адаптировалась к незнакомым форматам описаний. За две недели точность вернулась к исходному уровню без вмешательства программистов.

Контекстный анализ операций

Простой перевод "за материалы" может относиться к десяткам категорий. Мы научили систему анализировать время операции, сумму, историю поставщика и даже сезонность бизнеса для принятия правильного решения.

Предиктивная аналитика расходов

Анализируя исторические данные, система предупреждает о возможном превышении бюджета за 10-14 дней до фактического события. Это дает финансовым директорам время на корректировку планов.

Люди за технологиями

Команда специалистов, которые превращают сложные алгоритмы в простые решения